《深信服面经》专题

我遇到一些插座的问题。 我正在尝试使一个并发服务器接受多个客户端。 当客户端连接到服务器时，服务器会创建一个新线程并侦听套接字。然后，如果客户端发送某些内容，服务器必须读取它。 在客户端，我只需打开一个字典（txt格式），然后通过套接字发送。 在服务器上，我得到的唯一信息是： 无效的 服务器 客户 请忘记秋千组件。我觉得所有插座都没问题。为什么我在服务器端什么都得不到？ 请帮忙 亲切的问候

有一个受证书保护的Web服务。在调用它的客户端代码中，证书的CA必须存在于信任库（JRE_path\lib\security\cacerts）中——如果没有，则客户端会出现PKIX异常。 如果证书过期了会发生什么？客户端代码失败。 但是，可以通过直接将证书添加到信任库中来绕过这一点——信任过期的证书 i、 e.如果信任库中存在证书本身，而不是CA，那么即使证书已过期，一切都可以工作。 在我的场景中

我很难搞清楚这一点，基本上我有一个< code>headerTitleService，我希望能够在我的< code>header组件中动态设置标题，但由于某种原因，当我设置标题时，什么也没有显示？我没有得到任何错误，所以我似乎可以找出问题是什么.. 表头.组件. ts header.component.html home.component.ts

我在Azure中创建了一个服务总线队列，它运行良好。如果消息没有在默认尝试（10次）内传递，则将消息正确地移动到死信队列。 现在，我想从死信队列中重新提交这条消息，回到它起源的队列，看看它是否再次工作。我也尝试过使用服务总线浏览器。但它立即被转移到死信队列中。 是否有可能这样做，如果有，如何做？

一面（2023.2.1） 自我介绍 一个url请求在网络中会经历什么 timewaiter是在服务端还是客户端，服务端，为什么，是在断连接还是建联，断连，为什么 jvm内存模型，jdk1.8和现在jdk版本的有区别吗 gc判断对象可回收的方法 gc的过程是什么，new一个新的对象，但是新生代和老生代都已经满了 线程池用过吗，线程池的类型，线程池的参数 线程池遇到过哪些问题，怎么解决的 mysql的

一面（2023.1.9） 自我介绍 java支持多继承吗 线程的生命周期 线程和进程的区别 单例模式有几种 写一下双重锁的单例 jvm有哪些区域 jvm哪些区域是线程共享的，哪些是线程私有的 gc中判断对象可回收的方式有哪些 gc垃圾回收算法有哪些 那些对象可以作为gc root gc中的引用计数法有哪些缺陷 抽象类和接口的区别 sleep和wait的区别 一道leetcode简单题 ac 面试官

面试大概30min 自我介绍 之前做过的一个比较完整的数据分析：分析背景目的，问了几个细节，以及当时有哪些做的不够好的地方。感觉这个问题回答的不是很好。 之前工作中的亮点 : 我回答的是把定性数据问题定量分析，但是感觉举得例子不好，没有很好的体现这个亮点。 常用的app：小红书，哪些可以改进的点。我说的同城分类下面的地点或者商家展示时效性不够好，丰富度不够。问怎么判断这个问题，怎么优化。 对抖音生

先介绍一下自己的服装设计作品，然后聊一聊自己的想法和创意。 面试官也是大神，一眼就看出了我之前作品的不足，不过也说了优点。 面试官还说：对我还挺满意的，这是双向选择，让我回去好好考虑一下。 我是从同行转过来的，这家发展前景和薪资待遇还有各项福利在行业内属于不错的，我也就当场同意了。 面试官还说我爽快，总之是很愉快的面试经历啦。

1.介绍你的项目的动机 2.哪些是个人项目，哪些是学校作业（感觉港理非常了解且在意国内作品集培训现状） 3.针对我的学校作业的提问 3.1为什么做这个主题 3.2在这个过程怎么验证你的项目有效对于目标的用户 3.3测试过程发现了什么问题，怎么改进 3.4其他人怎么评价你的项目 3.5看你参加了很多比赛，为什么 4.你为什么想来香港学习sd，这个崭新的专业 5.你怎么定义服务设计 6.和你的本科相比

一面（40多分钟） 1.自我介绍 2.你是如何接触并学习前端的 3.说一下你对vue3的了解，为什么vue3的性能比vue2好 4.说一下vue的生命周期 data和method什么时候更新的，什么时候可以拿到vue实例 5.说一下js的事件委托 6.为什么说js是单线程的，宏任务和微任务，同步任务和异步任务了解过吗？ 7.对es6了解多少 8.说一下你了解的promise，async，和awai

泡了一个半月终于约面了 时长：1h 1.自我介绍（面试官看我简历不太匹配问我为什么投） 2.项目拷打，涉及到的八股： 1）模型中用了什么优化器？常见的优化器有哪些？sgd和adam的区别是？ 2）训练模型的过程中，训练集、验证集、测试集的作用是什么？ 3）模型中用到了resnet和注意力机制，介绍一下 4）resnet中残差是怎么实现的？ 5）自注意力机制中为什么要除以根号dk？（基本上每个面试官

5.8 二面 简单自我介绍 先问了下adam优化器的算法公式，有点忘了 糊弄了一下😢 然后让我详细介绍项目 扯了10min 让我讲一些数学求导原理（项目相关） 扯下一个项目 场景优化题 attention块中可以优化哪些地方 qkv 矩阵乘优化，kvcache引入后，qkT变成gemm和gemv两种优化 softmax似乎也有优化手段，但我答错了 面试官让我回去看看flash attention

第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层或更多，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单，可能碰到下面这些问题： 你将面临棘手的梯度消失问题（或相关的梯度爆炸问题）：在反向传播过程中，梯度

第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接来连接。 这不会是闲庭信步： 首先，你将面临棘手的梯度消失问题（或相关的梯度爆炸问题），这会影响深度神经网络，并使较